学习者评估和教学适应在学习平台中的贡献

对学习平台中学习者评估和教学适应的贡献引用此版本：索拉雅·查舒亚。对学习平台中的学习者评估和教学适应的贡献用于人类学习的计算环境拉罗谢尔大学，2019年。法语。NNT：2019LAROS003。电话：02318386HAL ID：电话：02318386https://theses.hal.science/tel-02318386提交日期：2019年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire对学习者评估和学习平台中的教学适应的贡献基于轨迹拉罗谢尔大学S2IM博士学校L3I实验室论文提交人和答辩人：索拉雅·查丘亚支持日期：[2019年1月获得拉罗谢尔大学博士学位学科：信息科学与工程、数学J. URY的成员：报告员：Ladjel BELLATRECHE，普瓦捷大学大学教授，LIAS-ENSMA Djamal BENSLIMANE，克劳德·伯纳德·里昂第一大学教授，LIRIS考官：Florence Sèdes，图卢兹第三大学大学教授，IRIT主任： Pascal Estraillier，拉罗谢尔大学大学教授共同主任：Jamal MALKI，拉罗谢尔大学讲师谢谢你首先，我要感谢我的博士生导师Pascal Estraillier，他欢迎我加入他在整个过程在过去的五年里，我想在这里表达我所有的感激之情，感谢他在"研究和开发框架"。我还要感谢我的共同导师Jamal Malki，感谢他的支持、耐心、许多建议，以及我非常真诚地感谢我亲爱的朋友Nouredine Tamani，她在我也要感谢陪审团成员同意审查这项工作。我很感激你为这项工作牺牲了宝贵的时间。我感谢Ladjel Bellatreche和Djamal Benslimane同意报告这篇论文。我感谢FlorenceSèdes我还想向我有幸与之分享这些年论文的人表达我的友谊我想对我的父母和兄弟姐妹表示感谢，他们在我的整个学习过程中一直支持我，总是鼓励我做我想做的事情。最后，非常感谢每一个在我的博士学位期间给我生命中这一宝贵篇章留下记忆的人。2摘要L’adoption 在这些系统中要考虑的一个非常重要的方面一般来说，在学习过程中需要三种类型的评估及其相互关系，即：（i）在学习前进行的诊断，以估计学生的水平;（ii）在学习过程中应用的形成性评估，以测试知识的发展;（iii）在学习后考虑的总结性评估，以评估知识的获得这些方法可以以半自动、自动或适应于不同培训环境的方式集成基础科学（数学、物理、化学等）和编程语言（java、python、sql等）。然而，通常的评估方法这是因为他们忽略了其知识模型中例如，解决问题所需的时间、尝试次数、响应质量等。这些元素用于检测学习者的个人资料特征、行为和学习在我们的研究中，这些额外的参数被视为学习者在给定的教学情境或背景下产生的学习痕迹在此背景下，本文提出了一种基于学习痕迹的学习者评估方法，该方法可以在资源和/或教学情境的适应系统中加以利用。对于学习者的评估，我们提出了三种通用的评估模型，考虑了时间轨迹、尝试次数及其组合。这些模型随后被用作我们的资源和/或学习情境适应模型的基本度量适应模型也基于上述三个轨迹和我们的评估模型。我们的自适应模型使用状态转换模型自动生成自适应的学习路径。状态呈现消耗资源的学习情境这些在域本体中实现了这些概念，并提出了自适应算法L’algorithme assure deux typesd’adaptation : (i) Adaptation de la situation et (ii) Adaptation des ressources dans une为了收集学习痕迹，以实施我们的方法，以提高学习者和适应学习资源和情况，我们进行了实验，对两组学生在计算机一组进行传统学习，另一组进行适应性学习。根据从学生工作会议中获得的痕迹，我们使用了我们的评估模型，其结果被用于实施在将适应性学习的结果与传统学习的结果进行比较后，我们发现在总体平均值和学习者平均值的标准差方面的结果都有所关键词：电子学习，智能教程系统（ITS），评估，适应，跟踪。摘要新的信息和通信技术（ICT）的采用使电子学习系统（如电子学习、智能教程系统（ITS）等）的教学方法现代化。这些系统提供满足学习者需求的远程培训。在这些系统中要考虑的一个非常重要的方面是对学习者在知识获得方面的早期评估。一般来说，在学习过程中需要三种类型的评估及其关系，即：（i）在学习前进行的诊断，以达到学生的水平;（ii）在学习过程中应用的形成性评估，以测试知识的发展;（iii）在学习后考虑的总结性评估，以评估学习者的知识获得这些方法可以以半自动、自动或适应的方式整合到不同的培训环境中，例如在语言文学学习领域，如法语、英语等。硬科学（数学、物理、化学等）和编程语言（Java、Python、SQL等）。然而，通常的评估方法是静态的，基于线性函数，只考虑学习者的反应。他们忽略了他们的知识模型的其他参数，这些参数可能会隐藏其他绩效指标。例如，解决问题的时间、尝试次数、响应质量等。这些元素用于检测学习者的特征、行为和学习障碍的概况。在我们的研究中，这些额外的参数被视为学习者在给定情境或教育背景下产生的学习痕迹。在此背景下，本文提出了一种基于学习痕迹的学习者评价方法，这种方法可以在资源和/或教学情境的适应系统中加以利用。对于学习者评估，我们提出了三个通用的评估模型，考虑了时间痕迹、攻击次数及其组合。这些模型后来被用作我们的资源适应模型和/或学习情况的基本度量。适应模型也基于上面提到的三个轨迹和我们的评估模型。我们的自适应模型使用状态转换模型自动生成自适应路径状态表示消耗资源的学习情境，而过渡情境表示从一种情境过渡到另一种情境的必要条件。这些概念在我们开发的域本体和算法中实现。该算法包含两种类型的适应：（i）情境的适应和（ii）情境内资源的适应。为了收集实施我们的学习者评估和适应资源和学习环境的方法的培训痕迹，我们对两组计算机科学（L2）学生进行了实验。一组接受常规训练，另一组接受适应性训练。根据从学生培训课程中获得的痕迹，我们根据我们的评估模型对学生进行评估然后将结果用于简化本体论领域中的适应。后者在Oracle 11g中实现，允许基于规则的语义推理。在将适应性培训的结果与经典培训的结果进行比较后，我们发现在总体平均值和学习者平均值的标准偏差方面的结果有所改善。关键词：电子学习、智能辅导系统（ITS）、评估、适应、跟踪。材料表感谢2表13列表图15列表算法列表17第一部分介绍和定位181背景和动机192论文21工作的具体框架3与具体框架233.1交互式自适应系统233.2善意和积极的233.3适应的概念4目标和问题275论文大纲28第二部分电子学习和智能教程34第1章智能系统教程381.1导言381.2智能教程系统的定义和特点391.3智能教程系统的类型411.3.1基于误解421.3.2基于STI的跟踪421.3.3基于约束431.3.4基于贝叶斯网络4391.4从教学绩效角度评估电子学习系统1.5评估电子学习系统的功能1.5.1电子学习平台评估的符号方法1.5.2使用比较运算符对电子学习系统进行1.5.3说明性示例511.6一些智能教程561.7L’exercice dans les plateformes de formation classique et dans les STI1.8讨论和结论62第二章学习者对教学适应的评价2.1引言642.2学习者的自动化评估方法2.3智能教程系统中的评估672.4调整后的评估682.5电子学习平台中的适应系统2.6智能教程系统中的适应性742.776号放款记录2.8结论78第三部分基于痕迹的学习者学习策略的评估和调整第三章基于痕迹的评估模型3.1导言843.2概念和定义853.2.1痕迹的定义853.2.2评估的定义3.3基于轨迹的评估模型3.3.1基于相互作用持续时间的评估模型3.3.2基于尝试次数的评估模型3.3.3基于持续时间和尝试次数的组合评估模型3.3.4基于跟踪的自动化评估过程3.4讨论和结论95第四章基于痕迹的资源适应模型4.1引言964.2基于轨迹的适应过程4.3基于轨迹的训练域的适应本体4.4基于轨迹的学习策略的调整4.5讨论和结论105第四部分实验与评价107第5章5.1引言1105.2本体的实现方法5.2.1学习系统中的本体5.2.2管理本体数据1145.2.3实现1145.2.4培训领域114的自适应本体的验证过程5.3推理规则5.3.1Oracle推理规则库5.3.2业务推理规则5.3.3本体的元素5.3.4适应过程的推理规则5.3.5本体数据库的查询1235.4结论126第六章评估与验证1286.1导言1286.2软件测试1296.3实验（1）：使用经典脚本进行学习1296.4实验（2）：通过改编脚本进行学习1346.4.1基于尝试轨迹的适应性脚本学习1356.4.2基于时间轨迹的适应性脚本学习1386.4.3基于时间痕迹和尝试的组合，采用适应性脚本进行学习140参考书目126.4.4通过TD、TP和测试144获得的结果6.5第145章6.6第146章第五部分结论148第七章一般结论1507.1论文150的贡献和贡献7.1.1书目贡献1517.1.2方法学贡献1527.1.3关于适应的意见7.2实验贡献1547.3数字教育贡献7.4限制1557.4.1我们提案的局限性1557.5前景1557.5.1复合学习情境7.5.2协作学习1567.5.3学习者档案的预构建1567.5.4语义距离1567.5.5解释和协助1577.6出版物157参考书目159图片列表1.1pre f Max和pre f Min50运算符表1.2电子学习平台功能评估...........................................................................................531.3类别"通信工具"的最小值和最大值结果。五十四1.4在所有考虑的电子学习平台上计算pref MaxMin的结果。................................. 551.5在所有考虑的电子学习平台上计算最小最大值的结果。................................... 561.6不同TSI的描述581.7传统培训平台与ITS60中"测试"情况的比较2.1关于现有适应方法的综合表2.2TSI 75中一些适应方法的汇总表3.3.1 基于时间跟踪的模型实例化示例...........................................................................903.3.2 基于尝试跟踪的模型实例化示例...........................................................................923.3.3 时间跟踪和尝试次数的组合模型的实例化示例。...............................................934.4.1 情景情景及其资源1044.4.2 在执行情境105期间获得的学习者轨迹5.1基于轨迹的评估模型5.2培训领域本体的类层次结构5.3培训领域本体的属性对象6.1情景情景及其资源13013146.2在传统培训.............................................................................................................1326.3在传统培训.............................................................................................................1326.4在经典学习中获得的值的统计6.5在经典学习1336.6基于尝试1366.7统计在没有和有适应的情况下获得的课程成绩尝试的痕迹1376.8基于时间跟踪的1396.9统计在没有和有适应的情况下获得的课程成绩时间轨迹1406.10 基于时间跟踪和尝试组合的课程结果1416.11 统计在没有和有调整的情况下获得的价格值时间和尝试的1446.12 使用和不使用adap获得的TD、TP、检验和平均值的统计数据第145章图列表1从传统到现代的教学范式转变[Dašicetal. 2016年]。.............................................202适应性培训系统的三个基本组成部分...................................................................253"诊断-处方"适应模型4"捕获-分析-选择-呈现"适应模型5活动的设计、观察和管理逻辑...............................................................................296基于痕迹的评估过程...............................................................................................307基于跟踪的适应过程的体系结构...........................................................................308手稿大纲313.1基于轨迹的系统概述。...........................................................................................863.2评估过程的进展概述...............................................................................................954.1基于轨迹的自适应过程的体系结构.......................................................................984.2培训领域适应本体的片段.....................................................................................1004.3情况和资源适应的状态-过渡图........................................................................... 1034.4基于痕迹的情况和资源的适应结果.....................................................................1055.1反馈机制的功能架构.............................................................................................1125.2学习对象和领域本体的层次《指环王》，2004年。.........................................................................................1135.3本体论模型中的基于规则的推理[Chucket al. [2013]......................................... 第116话6.1软件测试环境。.....................................................................................................1296.2学习者在传统培训中.............................................................................................1316.3基于尝试跟踪的课程结果。.................................................................................13715166.4比较调整组和不调整组的病程结果。.................................................................1376.5基于时间跟踪.........................................................................................................1396.6比较调整组和不调整组的病程结果。.................................................................1406.7基于时间跟踪和尝试的组合的课程结果1416.8基于时间-时间轨迹和尝试组合的调整后的课程结果1436.9比较调整组和不调整组的病程结果。.................................................................1446.10 TD、TP、测试和组平均值与没有适应。.............................................................................................................146算法列表1基于轨迹的适应过程17第一部分介绍和定位18